WebAssembly内存必须通过WebAssembly.Memory对象访问，不能直接用JavaScript操作；需导出memory、正确创建TypedArray视图、注意buffer增长后重建视图、批量传数据避免频繁JS/Wasm交互、合理管理malloc/free、优化加载方式与编译参数。
WebAssembly 不能直接用 JavaScript 操作内存，得靠 WebAssembly.Memory
JavaScript 无法像 C 那样直接读写 WebAssembly 实例的线性内存，必须通过 WebAssembly.Memory 对象访问。常见错误是试图用 Uint8Array 直接操作未导出的内存，结果得到空数据或 RangeError。正确做法是：在编译时确保 Wasm 模块导出 memory，或在实例化时传入已创建的 WebAssembly.Memory。
- Wasm 模块必须导出
memory（Rust 用#[no_mangle] pub static mut memory: Memory = ...；C/C++ 用EMSCRIPTEN_KEEPALIVE+ 编译参数-s EXPORTED_FUNCTIONS=["_malloc","_free"] -s EXPORTED_RUNTIME_METHODS=["ccall","cwrap"]） - JS 端拿到实例后，优先检查
instance.exports.memory是否存在，再用new Uint32Array(instance.exports.memory.buffer)创建视图 - 注意
buffer是可增长的，每次调用grow()后需重新构造 TypedArray 视图，否则仍指向旧内存
计算密集型任务要避开频繁 JS/Wasm 交互，用批量数据 + 线性内存直传
把一个数组逐个传进 Wasm 函数调用 1000 次，比一次性传入整个 Uint32Array 并在 Wasm 内部循环慢 5–10 倍。JS 调用开销、参数序列化、跨边界拷贝都会吃掉性能优势。
- 避免在 JS 中 for 循环调用
instance.exports.add(a, b)，改用instance.exports.add_batch(ptr_to_array, length)，让 Wasm 自己遍历 - 用
instance.exports.malloc(size)在 Wasm 堆中分配空间，用Uint8Array.prototype.set()把 JS 数据写入线性内存，再传入起始偏移ptr给 Wasm 函数 - Rust 中用
std::mem::transmute::(ptr as *mut u32)强转指针；C 中直接用(uint32_t*)ptr - 别忘了调用
instance.exports.free(ptr)，否则内存泄漏
WebAssembly.instantiateStreaming() 是默认最优加载方式，但需服务端支持 application/wasm MIME 类型
用 fetch() + WebAssembly.compile() + WebAssembly.instantiate() 三步走，比 instantiateStreaming() 多一次内存拷贝，启动慢 10–20ms。但若服务器返回 text/plain 或未配置 MIME，会静默失败并抛 CompileError: invalid magic header。
- 确认 Nginx/Apache 已添加
application/wasm wasm;MIME 映射（Nginx 示例：types { application/wasm wasm; }） - 开发时用
npx serve或 VS Code Live Server 插件，它们默认支持.wasmMIME - 若必须兼容旧环境，可用
response.arrayBuffer().then(bytes => WebAssembly.instantiate(bytes))回退 - 启用
transformStream时慎用，Chrome 117+ 才稳定支持流式编译中断恢复
性能瓶颈常不在 Wasm 本身，而在 JS 端的数据准备和结果解析
实测一个纯向量加法，Wasm 计算耗时 0.3ms，但 JS 构造输入数组、写入内存、读出结果、转成普通数组共耗时 1.8ms——占总耗时 85%。尤其当结果是结构体数组（如 {x: f32, y: f32}）时，逐字段读取比连续 float32 数组慢 3 倍以上。
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- 输入输出尽量用扁平 TypedArray（
Float32Array,Int32Array），避免对象数组 - 结果解析用
slice()+Array.from()替代 for 循环 push，前者快 40% - 对大数组（>100k 元素），考虑用
postMessage()将ArrayBuffer直接转移给 Worker，避免拷贝 - 开启
-O3 -flto -march=native（Rust）或-O3 -mtune=native（Clang）编译，关闭调试符号（-g0）能减小 30% 体积、提升 5–10% 运行速度
